'{:.4f}'.format(bbox[idx][4])

时间: 2023-12-25 17:06:18 浏览: 117
SO

cython_bbox.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so

这段代码使用了Python的字符串格式化方法，将目标框的第五列元素（置信度）格式化为四位小数的浮点数字符串。`'{:.4f}'.format(bbox[idx][4])`表示将`bbox[idx][4]`的值格式化为四位小数的浮点数，并返回一个字符串。例如，如果`bbox[idx][4]`的值为0.123456，那么格式化后的字符串就是'0.1235'。这样可以控制目标框置信度的显示精度。
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cython-bbox.md

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cython-bbox-0.1.5-cp310-cp310-win-amd64.whl

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img0 = cv2.rectangle(img0, (int(bbox[idx][0]), int(bbox[idx][1])), (int(bbox[idx][2]), int(bbox[idx][3])), color, wt) img0 = cv2.putText(img0, str(idx) + ' ' + names[int(class_id)], (int(bbox[idx][0]), int(bbox[idx][1] + 16)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 1) img0 = cv2.putText(img0, '{:.4f}'.format(bbox[idx][4]), (int(bbox[idx][0]), int(bbox[idx][1] + 32)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 1) det_result_str += '{} {} {} {} {} {}\n'.format(names[bbox[idx][5]], str(bbox[idx][4]), bbox[idx][0], bbox[idx][1], bbox[idx][2], bbox[idx][3])

1. 使用cv2.rectangle()函数在图像上绘制矩形框，该矩形框的左上角坐标为(int(bbox[idx][0]), int(bbox[idx][1]))，右下角坐标为(int(bbox[idx][2]), int(bbox[idx][3]))，颜色为color，线宽为wt。...

def save_kitti_format（sample_id， calib， bbox3d， kitti_output_dir， scores， img_shape）： corners3d = kitti_utils.boxes3d_to_corners3d（bbox3d） img_boxes， _ = calib.corners3d_to_img_boxes（角3d） img_boxes[:, 0] = np.clip(img_boxes[:, 0], 0, img_shape[1] - 1) img_boxes[:, 1] = np.clip(img_boxes[:, 1], 0, img_shape[0] - 1) img_boxes[:, 2] = np.clip(img_boxes[:, 2], 0, img_shape[1] - 1) img_boxes[:, 3] = np.clip(img_boxes[:, 3], 0, img_shape[0] - 1) img_boxes_w = img_boxes[:, 2] - img_boxes[:, 0] img_boxes_h = img_boxes[:, 3] - img_boxes[:, 1] box_valid_mask = np.logical_and(img_boxes_w < img_shape[1] * 0.8, img_boxes_h < img_shape[0] * 0.8) kitti_output_file = os.path.join(kitti_output_dir, '%06d.txt' % sample_id) with open(kitti_output_file, 'w') as f: for k in range(bbox3d.shape[0]): if box_valid_mask[k] == 0: continue x, z, ry = bbox3d[k, 0], bbox3d[k, 2], bbox3d[k, 6] beta = np.arctan2(z, x) alpha = -np.sign(beta) * np.pi / 2 + beta + ry print('%s -1 -1 %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f' % (cfg.CLASSES, alpha, img_boxes[k, 0], img_boxes[k, 1], img_boxes[k, 2], img_boxes[k, 3], bbox3d[k, 3], bbox3d[k, 4], bbox3d[k, 5], bbox3d[k, 0], bbox3d[k, 1], bbox3d[k, 2], bbox3d[k, 6], scores[k]), file=f)解释这段代码，并且根据已知的条件，已知sample_id, 点云的检测结果（x， y， z， w， h， l， yaw）, kitti_output_dir, scores, img_shape，calib文件的路径且格式与 KITTI 数据集的标定文件格式相同，要求得到2D检测框的坐标，和alpha，仿写出Python函数，并给出示例

print('%s -1 -1 %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f' % (cfg.CLASSES, alpha, img_boxes[k, 0], img_boxes[k, 1], img_boxes[k, 2], img_boxes[k, 3], bbox3d[k, 3], bbox3d[k, ...

----------- AP11 Results ------------ Pedestrian AP11@0.50, 0.50, 0.50: bbox AP11:0.5897, 0.4874, 0.5217 bev AP11:0.1280, 0.1280, 0.1280 3d AP11:0.1280, 0.1280, 0.1280 aos AP11:0.29, 0.25, 0.25 Pedestrian AP11@0.50, 0.25, 0.25: bbox AP11:0.5897, 0.4874, 0.5217 bev AP11:1.0101, 1.0101, 1.0101 3d AP11:1.0101, 1.0101, 1.0101 aos AP11:0.29, 0.25, 0.25 Cyclist AP11@0.50, 0.50, 0.50: bbox AP11:0.0343, 0.0407, 0.0407 bev AP11:0.0000, 0.0000, 0.0000 3d AP11:0.0000, 0.0000, 0.0000 aos AP11:0.00, 0.01, 0.01 Cyclist AP11@0.50, 0.25, 0.25: bbox AP11:0.0343, 0.0407, 0.0407 bev AP11:0.0125, 0.0145, 0.0145 3d AP11:0.0125, 0.0145, 0.0145 aos AP11:0.00, 0.01, 0.01 Car AP11@0.70, 0.70, 0.70: bbox AP11:0.2165, 4.5455, 4.5455 bev AP11:0.0364, 0.0417, 0.0573 3d AP11:0.0429, 0.0364, 0.0403 aos AP11:0.08, 0.13, 0.17 Car AP11@0.70, 0.50, 0.50: bbox AP11:0.2165, 4.5455, 4.5455 bev AP11:0.7576, 4.5455, 4.5455 3d AP11:0.7576, 4.5455, 4.5455 aos AP11:0.08, 0.13, 0.17 Overall AP11@easy, moderate, hard: bbox AP11:0.2801, 1.6912, 1.7026 bev AP11:0.0548, 0.0566, 0.0618 3d AP11:0.0570, 0.0548, 0.0561 aos AP11:0.12, 0.13, 0.14 ----------- AP40 Results ------------ Pedestrian AP40@0.50, 0.50, 0.50: bbox AP40:0.3140, 0.2965, 0.3301 bev AP40:0.0157, 0.0166, 0.0179 3d AP40:0.0135, 0.0137, 0.0137 aos AP40:0.15, 0.15, 0.16 Pedestrian AP40@0.50, 0.25, 0.25: bbox AP40:0.3140, 0.2965, 0.3301 bev AP40:0.2281, 0.2747, 0.1830 3d AP40:0.2163, 0.2377, 0.1660 aos AP40:0.15, 0.15, 0.16 Cyclist AP40@0.50, 0.50, 0.50: bbox AP40:0.0089, 0.0112, 0.0112 bev AP40:0.0000, 0.0000, 0.0000 3d AP40:0.0000, 0.0000, 0.0000 aos AP40:0.00, 0.00, 0.00 Cyclist AP40@0.50, 0.25, 0.25: bbox AP40:0.0089, 0.0112, 0.0112 bev AP40:0.0034, 0.0040, 0.0040 3d AP40:0.0034, 0.0040, 0.0040 aos AP40:0.00, 0.00, 0.00 Car AP40@0.70, 0.70, 0.70: bbox AP40:0.1004, 0.0867, 0.1244 bev AP40:0.0093, 0.0115, 0.0158 3d AP40:0.0118, 0.0079, 0.0111 aos AP40:0.06, 0.05, 0.07 Car AP40@0.70, 0.50, 0.50: bbox AP40:0.1004, 0.0867, 0.1244 bev AP40:0.1653, 0.1130, 0.1428 3d AP40:0.1344, 0.0911, 0.1118 aos AP40:0.06, 0.05, 0.07 Overall AP40@easy, moderate, hard: bbox AP40:0.1411, 0.1315, 0.1552 bev AP40:0.0083, 0.0094, 0.0112 3d AP40:0.0084, 0.0072, 0.0083 aos AP40:0.07, 0.07, 0.给我解释一下这些参数

bbox、bev、3d和aos则代表了不同的评估指标，分别为2D边框精度、鸟瞰图精度、3D边框精度和方向精度。而最后的easy、moderate和hard则代表了不同难度级别的评估结果。这些参数可以帮助我们了解一个目标检测模型在不同...

corners[2] = new XYZ(bbox.Max.X, bbox.Max.Y, bbox.Min.Z);

这行代码看起来是在为一个三维包围盒定义八个顶点中的第三个顶点赋值。具体来说，它创建了一个新的 XYZ 对象，其中 X 坐标等于包围盒的最大 X 坐标，Y 坐标等于包围盒的最大 Y 坐标，Z 坐标等于包围盒的最小 Z ...

import cv2 # 创建跟踪器对象 tracker = cv2.TrackerCSRT_create() # 打开视频文件 video = cv2.VideoCapture('plane.mp4') # 读取第一帧 ok, frame = video.read() # 选择要跟踪的目标区域 bbox = cv2.selectROI(frame, False) # 初始化跟踪器 ok = tracker.init(frame, bbox) while True: # 读取当前帧 ok, frame = video.read() if not ok: break # 跟踪目标 ok, bbox = tracker.update(frame) # 如果跟踪成功，绘制跟踪框和中心点 if ok: # 获取跟踪框坐标 x, y, w, h = [int(i) for i in bbox] # 绘制跟踪框 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 计算中心点坐标 center_x = x + w/2 center_y = y + h/2 # 绘制中心点 cv2.circle(frame, (int(center_x), int(center_y)), 5, (0, 0, 255), -1) # 显示中心点坐标 text = 'Center: ({:.1f}, {:.1f})'.format(center_x, center_y) cv2.putText(frame, text, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 0, 255), 2) # 特征点检测 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) detector = cv2.ORB_create() keypoints = detector.detect(gray, None) for kp in keypoints: x, y = kp.pt cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), 3, (255, 0, 0), -1) cv2.putText(frame, 'Head', (int(x)-10, int(y)-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2) cv2.putText(frame, '({:.1f}, {:.1f})'.format(x, y), (int(x)-50, int(y)-30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2) # 显示视频帧 cv2.imshow('Airplane Tracking', frame) # 等待按下 ESC 键退出 if cv2.waitKey(1) == 27: break # 释放资源 video.release() cv2.destroyAllWindows()将这段代码的特征点改为只显示其中一个特征点

可以将for循环中的绘制特征点的部分改为只绘制第一个检测到的特征点，代码如下... cv2.putText(frame, '({:.1f}, {:.1f})'.format(x, y), (int(x)-50, int(y)-30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2)

with open( '/home/u1/ywj/deepfashion/clothes_change_ywj/txt_to_csv/list_bbox.csv') as bbox: reader = csv.reader(bbox) 怎么跳过第一行

with open('/home/u1/ywj/deepfashion/clothes_change_ywj/txt_to_csv/list_bbox.csv') as bbox: # 设置 skiprows 参数为 1，跳过第一行数据 reader = csv.reader(bbox, skiprows=1) # 从第二行开始读取数据 for...

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model.utils.cython_bbox是一个Python模块，它提供了一些用于进行边界框操作的函数。边界框是指在计算机视觉中常用的表示物体位置的矩形框。 该模块通过使用Cython编写的代码实现了这些函数，从而提高了执行效率。...

TypeError: matplotlib.transforms.Bbox.from_bounds() argument after * must be an iterable, not int

上面的代码中，我们调用Bbox.from_bounds()函数时，传递的参数分别是0、0、100和100，这是4个整数，而函数要求的是4个浮点数。 为了解决这个问题，我们需要将传递的参数改为浮点数： python import ...

ModuleNotFoundError: No module named 'model.utils.cython_bbox'

ModuleNotFoundError 表示找不到名为 model.utils.cython_bbox 的模块。 要解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤： 1. 确认你已经安装了所需的依赖。使用 pip 或者 conda 确保你已经安装了需要的模块和库...

modulenotfounderror: no module named 'lib.utils.cython_bbox'

这是一个Python错误，意思是找不到名为'lib.utils.cython_bbox'的模块。可能是因为该模块未正确安装或未在Python路径中。您可以尝试重新安装该模块或将其添加到Python路径中。

ModuleNotFoundError: No module named 'lib.utils.cython_bbox'

这个错误通常表示您缺少一个叫做 'lib.utils.cython_bbox' 的 Python 模块。该模块是您当前项目的一部分，或者是您从其他地方导入的依赖项。 要解决这个问题，您可以尝试以下几步： 1. 确保您已经正确安装了所有...

接着上个问题=cv::Rect get_rect(cv::Mat& img, float bbox[4]) { float l, r, t, b; float r_w = Yolo::INPUT_W / (img.cols * 1.0); float r_h = Yolo::INPUT_H / (img.rows * 1.0); if (r_h > r_w) { l = bbox[0] - bbox[2] / 2.f; r = bbox[0] + bbox[2] / 2.f; t = bbox[1] - bbox[3] / 2.f - (Yolo::INPUT_H - r_w * img.rows) / 2; b = bbox[1] + bbox[3] / 2.f - (Yolo::INPUT_H - r_w * img.rows) / 2; l = l / r_w; r = r / r_w; t = t / r_w; b = b / r_w; } else { l = bbox[0] - bbox[2] / 2.f - (Yolo::INPUT_W - r_h * img.cols) / 2; r = bbox[0] + bbox[2] / 2.f - (Yolo::INPUT_W - r_h * img.cols) / 2; t = bbox[1] - bbox[3] / 2.f; b = bbox[1] + bbox[3] / 2.f; l = l / r_h; r = r / r_h; t = t / r_h; b = b / r_h; } return cv::Rect(round(l), round(t), round(r - l), round(b - t)); }

函数的参数包括原图img和目标检测结果中的边界框bbox。函数首先计算出原图宽高缩放到输入模型的大小时的缩放比例r_w和r_h，然后根据缩放比例和边界框的位置和大小，计算出在输入模型中的位置和大小。最后，...

解释这段代码=cv::Rect get_rect(cv::Mat& img, float bbox[4]) { float l, r, t, b; float r_w = Yolo::INPUT_W / (img.cols * 1.0); float r_h = Yolo::INPUT_H / (img.rows * 1.0); if (r_h > r_w) { l = bbox[0] - bbox[2] / 2.f; r = bbox[0] + bbox[2] / 2.f; t = bbox[1] - bbox[3] / 2.f - (Yolo::INPUT_H - r_w * img.rows) / 2; b = bbox[1] + bbox[3] / 2.f - (Yolo::INPUT_H - r_w * img.rows) / 2; l = l / r_w; r = r / r_w; t = t / r_w; b = b / r_w; } else { l = bbox[0] - bbox[2] / 2.f - (Yolo::INPUT_W - r_h * img.cols) / 2; r = bbox[0] + bbox[2] / 2.f - (Yolo::INPUT_W - r_h * img.cols) / 2; t = bbox[1] - bbox[3] / 2.f; b = bbox[1] + bbox[3] / 2.f; l = l / r_h; r = r / r_h; t = t / r_h; b = b / r_h; } return cv::Rect(round(l), round(t), round(r - l), round(b - t)); }

该函数的输入参数是一个图像和一个长度为4的bbox数组，输出参数是一个OpenCV中的矩形区域Rect对象。具体的转换过程是：首先计算出输入图像与模型输入之间的宽高比例r_w和r_h，然后根据r_w和r_h的大小关系分别对bbox...

import cv2 # 创建跟踪器对象 tracker = cv2.TrackerCSRT_create() # 打开视频文件 video = cv2.VideoCapture('plane.mp4') # 读取第一帧 ok, frame = video.read() # 选择要跟踪的目标区域 bbox = cv2.selectROI(frame, False) # 初始化跟踪器 ok = tracker.init(frame, bbox) while True: # 读取当前帧 ok, frame = video.read() if not ok: break # 跟踪目标 ok, bbox = tracker.update(frame) # 如果跟踪成功，绘制跟踪框和中心点 if ok: # 获取跟踪框坐标 x, y, w, h = [int(i) for i in bbox] # 绘制跟踪框 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 计算中心点坐标 center_x = x + w/2 center_y = y + h/2 # 绘制中心点 cv2.circle(frame, (int(center_x), int(center_y)), 5, (0, 0, 255), -1) # 显示中心点坐标 text = 'Center: ({:.1f}, {:.1f})'.format(center_x, center_y) cv2.putText(frame, text, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 0, 255), 2) # 显示视频帧 cv2.imshow('Airplane Tracking', frame) # 等待按下 ESC 键退出 if cv2.waitKey(1) == 27: break # 释放资源 video.release() cv2.destroyAllWindows()在这段代码中添加实时获取机头的坐标画出坐标并显示数值的Python程序

cv2.putText(frame, '({:.1f}, {:.1f})'.format(x, y), (int(x)-50, int(y)-30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2) # 显示视频帧 cv2.imshow('Airplane Tracking', frame) # 等待按下 ESC 键...

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资源摘要信息:"Solve TSP by MMAS: Using MAX-MIN Ant System to solve Traveling Salesman Problem - matlab开发" 本资源为解决经典的旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）提供了一种基于蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）的MAX-MIN蚁群系统（MAX-MIN Ant System, MMAS）的Matlab实现。旅行商问题是一个典型的优化问题，要求找到一条最短的路径，让旅行商访问每一个城市一次并返回起点。这个问题属于NP-hard问题，随着城市数量的增加，寻找最优解的难度急剧增加。 MAX-MIN Ant System是一种改进的蚁群优化算法，它在基本的蚁群算法的基础上，对信息素的更新规则进行了改进，以期避免过早收敛和局部最优的问题。MMAS算法通过限制信息素的上下界来确保算法的探索能力和避免过早收敛，它在某些情况下比经典的蚁群系统（Ant System, AS）和带有局部搜索的蚁群系统（Ant Colony System, ACS）更为有效。 在本Matlab实现中，用户可以通过调用ACO函数并传入一个TSP问题文件（例如"filename.tsp"）来运行MMAS算法。该问题文件可以是任意的对称或非对称TSP实例，用户可以从特定的网站下载多种标准TSP问题实例，以供测试和研究使用。 使用此资源的用户需要注意，虽然该Matlab代码可以免费用于个人学习和研究目的，但若要用于商业用途，则需要联系作者获取相应的许可。作者的电子邮件地址为***。 此外，压缩包文件名为"MAX-MIN%20Ant%20System.zip"，该压缩包包含Matlab代码文件和可能的示例数据文件。用户在使用之前需要将压缩包解压，并将文件放置在Matlab的适当工作目录中。 为了更好地理解和应用该资源，用户应当对蚁群优化算法有初步了解，尤其是对MAX-MIN蚁群系统的基本原理和运行机制有所掌握。此外，熟悉Matlab编程环境和拥有一定的编程经验将有助于用户根据个人需求修改和扩展算法。 在实际应用中，用户可以根据问题规模调整MMAS算法的参数，如蚂蚁数量、信息素蒸发率、信息素增量等，以获得最优的求解效果。此外，也可以结合其他启发式或元启发式算法，如遗传算法、模拟退火等，来进一步提高算法的性能。 总之，本资源为TSP问题的求解提供了一种有效的算法框架，且Matlab作为编程工具的易用性和强大的计算能力，使得该资源成为算法研究人员和工程技术人员的有力工具。通过本资源的应用，用户将能够深入探索并实现蚁群优化算法在实际问题中的应用，为解决复杂的优化问题提供一种新的思路和方法。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【实战指南】MATLAB自适应遗传算法调整：优化流程全掌握

![MATLAB多种群遗传算法优化](https://img-blog.csdnimg.cn/39452a76c45b4193b4d88d1be16b01f1.png) # 1. 遗传算法基础与MATLAB环境搭建 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是模拟生物进化过程的搜索启发式算法，它使用类似自然选择和遗传学的原理在潜在解空间中搜索最优解。在MATLAB中实现遗传算法需要先搭建合适的环境，设置工作路径，以及了解如何调用和使用遗传算法相关的函数和工具箱。 ## 1.1 遗传算法简介 遗传算法是一种全局优化算法，它的特点是不依赖于问题的梯度信息，适用于搜索复杂、多峰等难
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在Spring AOP中，如何实现一个环绕通知并在方法执行前后插入自定义逻辑？

在Spring AOP中，环绕通知（Around Advice）是一种强大的通知类型，它在方法执行前后提供完全的控制，允许开发者在目标方法执行前后插入自定义逻辑。要实现环绕通知，你需要创建一个实现`org.aopalliance.intercept.MethodInterceptor`接口的类，并重写`invoke`方法。 参考资源链接：[Spring AOP：前置、后置、环绕通知深度解析](https://wenku.csdn.net/doc/1tvftjguwg?spm=1055.2569.3001.10343) 下面是一个环绕通知的实现示例，我们将通过Spring配置启用这个